10分钟快速上手：ROS-LLM框架让机器人听懂你的话

10分钟快速上手：ROS-LLM框架让机器人听懂你的话

【免费下载链接】ROS-LLM ROS-LLM is a framework designed for embodied intelligence applications in ROS. It allows natural language interactions and leverages Large Language Models (LLMs) for decision-making and robot control. With an easy configuration process, this framework allows for swift integration, enabling your robot to operate with it in as little as ten minutes. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/ROS-LLM

想要让机器人听懂你的指令并执行任务吗？ROS-LLM框架为机器人赋予了理解自然语言的能力，让您可以通过对话控制任何ROS机器人。这个开源项目将大型语言模型与ROS2系统完美结合，只需简单配置就能实现智能交互体验。

🚀 为什么选择ROS-LLM框架？

ROS-LLM是一个专为具身智能应用设计的ROS框架，它让机器人能够理解自然语言指令，并基于大语言模型进行运动控制和导航决策。无论您是机器人开发者还是爱好者，都能在短时间内搭建属于自己的智能对话机器人。

✨ 核心功能亮点

🤖 强大的ROS集成能力

无缝对接ROS2 Humble版本，充分利用ROS丰富的传感器和执行器接口。您可以通过简单的配置将ROS-LLM集成到现有的机器人项目中。

🧠 领先的语言模型支持

集成GPT-4和ChatGPT等先进的大语言模型，为机器人提供智能决策和任务管理能力。机器人不再需要复杂的编程指令，自然语言就能让它行动起来。

🗣️ 灵活的语音交互方案

支持云端AWS语音识别和本地OpenAI Whisper两种方案，满足不同性能需求。低性能设备推荐使用云端服务，高性能主机则可选择本地识别加速响应。

📋 快速开始指南

环境准备

• Ubuntu 22.04系统
• ROS2 Humble版本
• Python 3.8+

安装步骤

1. 克隆项目仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/ROS-LLM

2. 安装依赖包 进入llm_install目录运行安装脚本：

cd ROS-LLM/llm_install
bash dependencies_install.sh

3. 配置OpenAI API密钥 获取OpenAI API密钥后运行配置脚本：

bash config_openai_api_key.sh

4. 构建工作空间

cd <your_workspace>
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y
colcon build --symlink-install

5. 运行演示 启动海龟模拟器演示，体验语音控制机器人的乐趣：

source <your_ws>/install/setup.bash
ros2 launch llm_bringup chatgpt_with_turtle_robot.launch.py

🎯 实际应用场景

教育陪伴机器人

孩子们可以通过对话与机器人互动学习，机器人能够理解自然语言指令并做出相应动作。

智能家居助手

让家居机器人接收语音命令，执行打扫卫生、开关家电等家务任务。

工业自动化应用

在制造环境中，机器人能理解工艺说明，精确完成组装、检测等工作。

🔧 自定义机器人配置

想要将ROS-LLM应用到自己的机器人上？只需要修改llm_robot和llm_config包中的配置文件，为您的机器人创建专属的功能接口。

💡 未来发展方向

ROS-LLM团队正在不断完善框架功能，计划增加任务代理机制、外部反馈通道、导航接口等功能。同时也在考虑整合视觉感知模型，让机器人具备更强的环境理解能力。

🎁 结语

ROS-LLM框架为机器人开发者提供了一个简单易用的自然语言交互解决方案。无论您是初学者还是资深开发者，都能快速上手并创建出令人惊艳的智能机器人应用。现在就开始您的机器人智能对话之旅吧！

【免费下载链接】ROS-LLM ROS-LLM is a framework designed for embodied intelligence applications in ROS. It allows natural language interactions and leverages Large Language Models (LLMs) for decision-making and robot control. With an easy configuration process, this framework allows for swift integration, enabling your robot to operate with it in as little as ten minutes. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/ROS-LLM